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题名/责任者:

自然语言处理领域中差分隐私和可解释技术的应用/陈珂锐著

出版发行项:

北京:经济管理出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5096-9301-8/CNY88.00

载体形态项:

191页:图;24cm

并列正题名:

Pplication of differential privacy and interpretability techniques in natural language processing

个人责任者:

陈珂锐 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

一般附注:

本专著得到河南财经政法大学校级科研团队项目“人工智能安全与隐私保护”资助 经管出版

责任者附注:

陈珂锐, 吉林大学计算机应用技术博士, 现为河南财经政法大学计算机与信息工程学院讲师。在《计算机研究与发展》等权威期刊发表论文4篇。担任过1项国家自然科学基金重大研究计划研究、2项国家自然基金研究。曾获得吉林省科学技术奖三等奖, 中国商业联合会科学技术奖三等奖。

书目附注:

有书目 (第172-191页)

提要文摘附注:

本书先介绍了自然语言和差分隐私的理论基础, 论述当前自然语言模型所面临的私隐攻击类型, 并在此基础之上根据文本处理粒度和扰动位置的不同, 分别介绍单词层级的差分隐私、Token层级的差分隐私、句子层级的差分隐私、主题层级的差分隐私和基于梯度扰动的差分隐私。最后论述自然语言处理模型中相关的可解释性技术。

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